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关系型的结构化存储存在一定的弊端，因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。但是业务在发展过程中，或许需要扩展单个列的描述功能，这时，如果能用好 JSON 数据类型，那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限，为业务提供更好的架构选择。
当然，很多同学在用 JSON 数据类型时会遇到各种各样的问题，其中最容易犯的误区就是将类型 JSON 简单理解成字符串类型 。但当你看完这篇文章后，会真正认识到 JSON 数据类型的威力，从而在实际工作中更好地存储非结构化的数据。
JSON（JavaScript Object Notation）主要用于互联网应用服务之间的数据交换。MySQL 支持RFC 7159定义的 JSON 规范，主要有 JSON 对象 和 JSON 数组 两种类型。下面就是 JSON 对象，主要用来存储图片的相关信息：
{
?"Image":?{
???"Width":?800,
???"Height":?600,
???"Title":?"View?from?15th?Floor",
???"Thumbnail":?{
?????"Url":?"http://www.example.com/image/481989943",
?????"Height":?125,
?????"Width":?100
???},
?"IDs":?[116,?943,?234,?38793]
?}
}
从中你可以看到， JSON 类型可以很好地描述数据的相关内容，比如这张图片的宽度、高度、标题等（这里使用到的类型有整型、字符串类型）。
JSON对象除了支持字符串、整型、日期类型，JSON 内嵌的字段也支持数组类型，如上代码中的 IDs 字段。
另一种 JSON 数据类型是数组类型，如：
[
???{
?????"precision":?"zip",
?????"Latitude":?37.7668,
?????"Longitude":?-122.3959,
?????"Address":?"",
?????"City":?"SAN?FRANCISCO",
?????"State":?"CA",
?????"Zip":?"94107",
?????"Country":?"US"
???},
???{
?????"precision":?"zip",
?????"Latitude":?37.371991,
?????"Longitude":?-122.026020,
?????"Address":?"",
?????"City":?"SUNNYVALE",
?????"State":?"CA",
?????"Zip":?"94085",
?????"Country":?"US"
???}
?]
上面的示例演示的是一个 JSON 数组，其中有 2 个 JSON 对象。
到目前为止，可能很多同学会把 JSON 当作一个很大的字段串类型，从表面上来看，没有错。但本质上，JSON 是一种新的类型，有自己的存储格式，还能在每个对应的字段上创建索引，做特定的优化，这是传统字段串无法实现的。JSON 类型的另一个好处是无须预定义字段 ，字段可以无限扩展。而传统关系型数据库的列都需预先定义，想要扩展需要执行 ALTER TABLE ... ADD COLUMN ... 这样比较重的操作。
需要注意是，JSON 类型是从 MySQL 5.7 版本开始支持的功能，而 8.0 版本解决了更新 JSON 的日志性能瓶颈。如果要在生产环境中使用 JSON 数据类型，强烈推荐使用 MySQL 8.0 版本。
讲到这儿，你已经对 JSON 类型的基本概念有所了解了，接下来，我们进入实战环节：如何在业务中用好JSON类型？
“
推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目：
在数据库中，JSON 类型比较适合存储一些修改较少、相对静态的数据 ，比如用户登录信息的存储如下：
DROP?TABLE?IF?EXISTS?UserLogin;
CREATE?TABLE?UserLogin?(
????userId?BIGINT?NOT?NULL,
????loginInfo?JSON,
????PRIMARY?KEY(userId)
);
由于当前业务的登录方式越来越多样化，如同一账户支持手机、微信、QQ 账号登录，所以这里可以用 JSON 类型存储登录的信息。
接着，插入下面的数据：
SET?@a?=?'
{
???"cellphone"?:?"13918888888",
???"wxchat"?:?"破产码农",
???"QQ"?:?"82946772"
}
';
INSERT?INTO?UserLogin?VALUES?(1,@a);
SET?@b?=?'
{??
??"cellphone"?:?"15026888888"
}
';
INSERT?INTO?UserLogin?VALUES?(2,@b);
从上面的例子中可以看到，用户 1 登录有三种方式：手机验证码登录、微信登录、QQ 登录，而用户 2 只有手机验证码登录。
而如果不采用 JSON 数据类型，就要用下面的方式建表：
SELECT
????userId,
????JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(loginInfo,"$.cellphone"))?cellphone,
????JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(loginInfo,"$.wxchat"))?wxchat
FROM?UserLogin;
+--------+-------------+--------------+
|?userId?|?cellphone???|?wxchat???????|
+--------+-------------+--------------+
|??????1?|?13918888888?|?破产码农?????|
|??????2?|?15026888888?|?NULL?????????|
+--------+-------------+--------------+
2?rows?in?set?(0.01?sec)
当然了，每次写 JSON_EXTRACT、JSON_UNQUOTE 非常麻烦，MySQL 还提供了 ->> 表达式，和上述 SQL 效果完全一样：
SELECT?
????userId,
????loginInfo->>"$.cellphone"?cellphone,
????loginInfo->>"$.wxchat"?wxchat
FROM?UserLogin;
当 JSON 数据量非常大，用户希望对 JSON 数据进行有效检索时，可以利用 MySQL 的 函数索引 功能对 JSON 中的某个字段进行索引。
比如在上面的用户登录示例中，假设用户必须绑定唯一手机号，且希望未来能用手机号码进行用户检索时，可以创建下面的索引：
ALTER?TABLE?UserLogin?ADD?COLUMN?cellphone?VARCHAR(255)?AS?(loginInfo->>"$.cellphone");
ALTER?TABLE?UserLogin?ADD?UNIQUE?INDEX?idx_cellphone(cellphone);
上述 SQL 首先创建了一个虚拟列 cellphone，这个列是由函数 loginInfo->>"$.cellphone" 计算得到的。然后在这个虚拟列上创建一个唯一索引 idx_cellphone。这时再通过虚拟列 cellphone 进行查询，就可以看到优化器会使用到新创建的 idx_cellphone 索引：
EXPLAIN?SELECT??*??FROM?UserLogin?
WHERE?cellphone?=?'13918888888'\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserLogin
???partitions:?NULL
?????????type:?const
possible_keys:?idx_cellphone
??????????key:?idx_cellphone
??????key_len:?1023
??????????ref:?const
?????????rows:?1
?????filtered:?100.00
????????Extra:?NULL
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)
当然，我们可以在一开始创建表的时候，就完成虚拟列及函数索引的创建。如下表创建的列 cellphone 对应的就是 JSON 中的内容，是个虚拟列；uk_idx_cellphone 就是在虚拟列 cellphone 上所创建的索引。
CREATE?TABLE?UserLogin?(
????userId?BIGINT,
????loginInfo?JSON,
????cellphone?VARCHAR(255)?AS?(loginInfo->>"$.cellphone"),
????PRIMARY?KEY(userId),
????UNIQUE?KEY?uk_idx_cellphone(cellphone)
);
某些业务需要做用户画像（也就是对用户打标签），然后根据用户的标签，通过数据挖掘技术，进行相应的产品推荐。比如：
在这，我强烈推荐你用 JSON 类型在数据库中存储用户画像信息，并结合 JSON 数组类型和多值索引的特点进行高效查询。假设有张画像定义表：
CREATE?TABLE?Tags?(
????tagId?bigint?auto_increment,
????tagName?varchar(255)?NOT?NULL,
????primary?key(tagId)
);
SELECT?*?FROM?Tags;
+-------+--------------+
|?tagId?|?tagName??????|
+-------+--------------+
|?????1?|?70后?????????|
|?????2?|?80后?????????|
|?????3?|?90后?????????|
|?????4?|?00后?????????|
|?????5?|?爱运动???????|
|?????6?|?高学历???????|
|?????7?|?小资?????????|
|?????8?|?有房?????????|
|?????9?|?有车?????????|
|????10?|?常看电影?????|
|????11?|?爱网购???????|
|????12?|?爱外卖???????|
+-------+--------------+
可以看到，表 Tags 是一张画像定义表，用于描述当前定义有多少个标签，接着给每个用户打标签，比如用户 David，他的标签是 80 后、高学历、小资、有房、常看电影；用户 Tom，90 后、常看电影、爱外卖。
若不用 JSON 数据类型进行标签存储，通常会将用户标签通过字符串，加上分割符的方式，在一个字段中存取用户所有的标签：
+-------+---------------------------------------+
|用户????|标签???????????????????????????????????|
+-------+---------------------------------------+
|David ?|80后?；?高学历?；?小资?；?有房?；常看电影???|
|Tom ???|90后?；常看电影?；?爱外卖?????????????????|
+-------+---------------------------------------
这样做的缺点是 ：不好搜索特定画像的用户，另外分隔符也是一种自我约定，在数据库中其实可以任意存储其他数据，最终产生脏数据。
用 JSON 数据类型就能很好解决这个问题：
DROP?TABLE?IF?EXISTS?UserTag;
CREATE?TABLE?UserTag?(
????userId?bigint?NOT?NULL,
????userTags?JSON,
????PRIMARY?KEY?(userId)
);
INSERT?INTO?UserTag?VALUES?(1,'[2,6,8,10]');
INSERT?INTO?UserTag?VALUES?(2,'[3,10,12]');
其中，userTags 存储的标签就是表 Tags 已定义的那些标签值，只是使用 JSON 数组类型进行存储。
MySQL 8.0.17 版本开始支持 Multi-Valued Indexes，用于在 JSON 数组上创建索引，并通过函数 member of、json_contains、json_overlaps 来快速检索索引数据。所以你可以在表 UserTag 上创建 Multi-Valued Indexes：
ALTER?TABLE?UserTag
ADD?INDEX?idx_user_tags?((cast((userTags->"$")?as?unsigned?array)));
如果想要查询用户画像为常看电影的用户，可以使用函数 MEMBER OF：
EXPLAIN?SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?10?MEMBER?OF(userTags->"$")\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserTag
???partitions:?NULL
?????????type:?ref
possible_keys:?idx_user_tags
??????????key:?idx_user_tags
??????key_len:?9
??????????ref:?const
?????????rows:?1
?????filtered:?100.00
????????Extra:?Using?where
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)
SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?10?MEMBER?OF(userTags->"$");
+--------+---------------+
|?userId?|?userTags??????|
+--------+---------------+
|??????1?|?[2,?6,?8,?10]?|
|??????2?|?[3,?10,?12]???|
+--------+---------------+
2?rows?in?set?(0.00?sec)
如果想要查询画像为 80 后，且常看电影的用户mysql使用，可以使用函数 JSON_CONTAINS：
EXPLAIN?SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_CONTAINS(userTags->"$",?'[2,10]')\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserTag
???partitions:?NULL
?????????type:?range
possible_keys:?idx_user_tags
??????????key:?idx_user_tags
??????key_len:?9
??????????ref:?NULL
?????????rows:?3
?????filtered:?100.00
????????Extra:?Using?where
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)
SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_CONTAINS(userTags->"$",?'[2,10]');
+--------+---------------+
|?userId?|?userTags??????|
+--------+---------------+
|??????1?|?[2,?6,?8,?10]?|
+--------+---------------+
1?row?in?set?(0.00?sec)
如果想要查询画像为 80 后、90 后，且常看电影的用户，则可以使用函数 JSON_OVERLAP：
EXPLAIN?SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_OVERLAPS(userTags->"$",?'[2,3,10]')\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserTag
???partitions:?NULL
?????????type:?range
possible_keys:?idx_user_tags
??????????key:?idx_user_tags
??????key_len:?9
??????????ref:?NULL
?????????rows:?4
?????filtered:?100.00
????????Extra:?Using?where
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)
SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_OVERLAPS(userTags->"$",?'[2,3,10]');
+--------+---------------+
|?userId?|?userTags??????|
+--------+---------------+
|??????1?|?[2,?6,?8,?10]?|
|??????2?|?[3,?10,?12]???|
+--------+---------------+
2?rows?in?set?(0.01?sec)
“
推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目：
JSON 类型是 MySQL 5.7 版本新增的数据类型，用好 JSON 数据类型可以有效解决很多业务中实际问题。最后，我总结下今天的重点内容：
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